Python是一種廣泛使用的編程語言，使用它可以執行各種各樣的任務，例如數據分析，機器學習，甚至是繪制圖形。其中，繪圖是Python的優勢之一。在本篇文章中，我們將介紹如何使用Python繪制正態分布圖。

# 導入必要的庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
# 生成一組服從正態分布的數據
mu, sigma = 0, 1 # 均值和標準差
x = np.linspace(mu - 3 * sigma, mu + 3 * sigma, 100) # 生成一組x軸數據
y = norm.pdf(x, mu, sigma) # 使用scipy庫中的norm函數生成y軸數據
# 繪制圖形
plt.plot(x, y)
plt.title("正態分布圖")
plt.xlabel("x軸")
plt.ylabel("y軸")
plt.show()

上述代碼中，我們先導入了必要的庫，包括numpy、matplotlib和scipy。之后，我們定義了均值和標準差，使用numpy庫中的linspace函數生成了一組數據，用于在x軸顯示。接著，我們使用scipy庫中的norm函數生成了一組在y軸上顯示的數據。最后，我們使用matplotlib庫中的plot函數將x軸和y軸的數據繪制出來，再加上一些必要的標題和標簽，使用show函數將圖像顯示出來。

注意：在以上代碼中，我們使用了norm.pdf函數生成正態分布的概率密度函數。但是，我們可以使用norm.cdf函數生成正態分布的累積分布函數，也可以使用norm.rvs函數生成服從正態分布的一組隨機數。這些函數的使用也非常簡單，讀者可以根據自己需要進行調整。

總之，Python是一個非常強大且易于使用的編程語言，它可以幫助我們輕松地繪制各種各樣的圖形，包括正態分布圖。讀者可以通過本文提供的代碼學習如何使用Python繪制正態分布圖，并根據自己的需要進行調整和擴展。